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纳维斯托克斯方程降维模型及数据同化研究

作者简介第1-8页
摘要第8-14页
Abstract第14-16页
1 Introduction第16-27页
   ·Aims and contribution of this thesis第17-19页
   ·Literature Review第19-25页
     ·Review of stability of Galerkin Methods for Reduced Order Mod-eling of the Navier-Stokes Equations第19-20页
     ·Review of non-linear reduction for Navier-stokes Equations第20-23页
     ·Review of reduced order 4D-var第23-25页
   ·Contents and ideas of the research第25页
   ·synopsis of thesis第25-27页
2 Numerical simulation of Navier-Stokes equations based on POD第27-43页
   ·Finite element discretisation method第27-33页
   ·Finite element discretisation of the Navier-Stokes Equations第33-34页
   ·Proper Orthogonal Decomposition第34-36页
   ·Reduced Order Modeling of Navier-stokes Equations using POD for un-structured adaptive mesh model第36-43页
3 A Petroy-Galerkin Reduced-order Modeling of the Navier-Stokes Equations using a mixed formulation第43-69页
   ·Governing Equations第44-45页
   ·A Scalar Petrov-Galerkin Transport Equation第45-50页
     ·Simplified scalar equation第48-49页
     ·Optimal Petrov-Galerkin methods第49-50页
   ·Nonlinear Time Dependent Equations第50-54页
     ·The Petrov-Galerkin Navier-Stokes equations第50-53页
     ·The simplified Petroy-Galerkin Navier-Stokes equations第53-54页
   ·Petrov-Galerkin Reduced Order Modelling第54-57页
   ·Application cases and numerical results第57-68页
     ·Case 1:flow past a cylinder第61-63页
     ·Case 2:Gyre第63-68页
   ·Summary and conclusions第68-69页
4 Non-Linear model reduction for the Navier-Stokes Equations using the residual DEIM method第69-97页
   ·Governing Equations第70-73页
   ·POD method for the Navier_Stokes Equations第73-79页
     ·The POD Model第74-77页
     ·Forming the POD formulation of the Navier Stokes' Equations第77-78页
     ·Stabilisation of the POD Model第78-79页
   ·Efficient treatments of the Non-linear operators第79-86页
     ·DEIM treatment of the Non-Linear Operator第80-83页
     ·Quadratic expansion of the Non-Linear Operator第83-84页
     ·The Residual DEIM Method第84-86页
   ·Numerical Examples第86-91页
     ·Case 1:Flow past a cylinder第87-88页
     ·Case 2:The Gyre problem第88-91页
   ·Conclusions第91-97页
5 Reduced order 4D Var data assimilation based on POD/DEIM第97-109页
   ·POD/DEIM Reduced Order Modelling第98-102页
     ·Proper Orthogonal Decomposition第98-99页
     ·POD reduced order modelling第99-100页
     ·Acceleration of the POD reduced model第100-102页
   ·4D Var based on POD/DEIM第102-106页
     ·Discrete reduced order adjoint equaions第103-106页
   ·Numerical Examples第106-107页
   ·conclusion第107-109页
6 Summary and future work第109-112页
Acknowledgements第112-113页
Bibliography第113-126页

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